1、Scala 编程:融合多范式的强大语言

Scala 编程:融合多范式的强大语言

1. Scala 简介

Scala 是一门令人兴奋的新语言,它巧妙地将面向对象编程(OOP)概念与函数式编程(FP)概念融合在一起,产生了超越两者简单相加的效果。然而,学会如何运用 Scala 语言的特性,以及理解这些特性如何相互结合,还有它们与我们熟悉的概念之间的关系,是学习 Scala 的重要一步。

Scala 涉及多种设计模式,涵盖了从基础模式(如不可变性和单例模式)、代码复用模式(如柯里化和蛋糕模式),到经典的四人组(Gang of Four)面向对象模式,再到函数式模式(如函子、幺半群和单子)等。

Scala 的优势在于,它不是单纯的函数式语言或面向对象语言,而是将两者优雅地结合,创造出更丰富、更复杂的开发环境。虽然有人认为四人组设计模式在 Scala 中不适用,但实际上这些模式的概念仍然有效,只是实现方式可能会简化或有所不同。

2. Scala 开发的不同模式分类
  • 基础模式 :包含一些基本的软件开发模式,如不可变性、标记特征(Marker Traits)和委托(Delegation)等。单例模式也在其中,尽管 Scala 语言本身支持单例概念,但了解何时使用单例、其目的、范围和设计考虑因素仍然很重要。
  • 代码复用模式 :Scala 有许多有助于开发可复用代码的语言结构,如特征(Traits)、部分应用函数、柯里化和函数本身。此部分还探讨了依赖注入(DI)的概念,以及 Scala 如何天然支持通用的 DI 概念,引入了蛋糕模式、结构注入和隐式注入等。
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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